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Schlagwort: Neo4j

  • Neo4j AuraDB Free ab sofort verfügbar

    Neo4j AuraDB Free ab sofort verfügbar

    Die kostenlose Version der Cloud-Graphdatenbank bietet umfassende Funktionen für kleinere Projekte, beim Prototyping sowie zum Training und Experimentieren mit Graphtechnologie

    München, 3. November 2021 – Neo4j, die weltweit führende Graph-Plattform, stellt mit Neo4j AuraDB FreeTM eine kostenlose Version seiner Cloud-Graphdatenbank AuraDB vor. Die Graphdatenbank richtet sich an Anwender, die Graphtechnologie für kleinere Entwicklungsprojekte, im Rahmen des Prototyping sowie zum Lernen und Experimentieren nutzen wollen. Über die Neo4j Website können sich Anwender ab sofort für Neo4j AuraDB Free registrieren.

    Neo4j AuraDB Free umfasst alle wichtigen Funktionen und Entwickler-Tools für einen schnellen und einfachen Einstieg in Graphtechnologie. Die kostenlose Version beinhaltetauch das Visualisierungstool Neo4j Bloom, das eine Abfrage über natürliche Suchbegriffe und Keywords ermöglicht. Darüber hinaus haben Anwender Zugriff auf ein umfangreiches Ökosystem mit Neo4j Connectors sowie vielfältigen Integrationen, einschließlich GraphQL, Apache Spark, Apache Kafka und BI-Tools. Für unbegrenzte Skalierbarkeit, erweiterte Sicherheit, Disaster Recovery und dedizierten Support können Anwender jederzeit auf die Versionen Neo4j AuraDB Professional oder AuraDB Enterprise upgraden.

    Die Kombination aus vollständig verwaltetem Cloud-Service und kostenloser Graphdatenbank macht Neo4j AuraDB Free zum idealen Sprungbrett, um schnell und einfach Graph-Anwendungen zu entwickeln und zu testen. Die intuitive Plattform bietet hohe Benutzerfreundlichkeit durch integrierte Trainings-Module sowie One-Click Deployment. Entwickler können die grenzenlosen Möglichkeiten von Graphtechnologie frei erkunden, ohne sich um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern zu müssen. Updates und Patches sorgen für eine automatisierte und kontinuierliche Optimierung ohne Ausfallzeiten. Anwender müssen zudem weder bei der Registrierung noch bei der Nutzung ihre Finanzdaten (z. B. Kreditkarte) hinterlegen.

    Neo4j zählt zu den weltweit am häufigsten eingesetzten Graphdatenbanken überhaupt. Mit AuraDB Free soll Graphtechnologie nun einem noch breiteren Publikum geöffnet werden. Ziel ist es auch, die digitale Transformation sowie den Einsatz von KI und ML mit Hilfe von Graphen weiter voranzutreiben.

    „Neo4j AuraDB Free ist ein wichtiger Schritt auf der Open-Source-Reise unseres Unternehmens. Es geht nicht nur darum, eine Trial-Version bereitzustellen, sondern Anwendern langfristig einen kostenlosen Zugang zu unserer Graphdatenbank zu bieten“, erklärt Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j. „Einige der innovativsten Neo4j-Anwendungen stammen aus unserer Community. Diese Kreativität wollen wir fördern und das Arbeiten für Entwickler so reibungslos wie möglich gestalten. Mit AuraDB Free bieten wir dazu jetzt den einfachsten und schnellsten Weg in der Cloud, um Graphtechnologie zu erlernen und zu testen.“

    Mehr über Neo4j AuraDB Free erfahren Sie im neuen Neo4j Blog sowie auf der Neo4j Webseite

    Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen, wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cybersecurity eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Zwei Drittel der Kunden von Neo4j nutzen Knowledge Graphen, darunter das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und die NASA

    München, 8. September 2021 – Knowledge Graphen etablieren sich in Unternehmen immer stärker zum Sprungbrett für Künstliche Intelligenz (KI). Laut Gartner wird bei 50% aller KI-Anfragen auch automatisch die Frage nach dem Einsatz von Graphtechnologie gestellt. Bei Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie, nutzen bereits zwei Drittel der weltweiten Kunden Knowledge Graphen, um Datensilos zu vernetzen, Kontext (Data Fabrics) zu schaffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Einsatz kommen Graph Algorithmen und Machine Learning Modelle.

    Die steigende Nachfrage nach Knowledge Graphen wird durch drei Trends angetrieben. So investieren Unternehmen im Rahmen der digitalen Transformation weiter in die Automatisierung und setzen dabei verstärkt auf KI und ML. Um den dynamischen Geschäftsanforderungen flexibel nachzukommen, gilt es zudem hochskalierbare Anwendungen bereitzustellen, die mit aktuellen Entwicklungen mitwachsen. Und schließlich erfordert die zunehmende Komplexität von Daten leistungsstarke Lösungen, um stark vernetzte Daten einfach und schnell zu navigieren, zu analysieren und zu verstehen.

    „Digitale Transformation ist mehr als nur die Digitalisierung von Prozessen“, erklärt Dr. Maya Natarajan, Senior Program Director Knowledge Graphs bei Neo4j. „Knowledge Graphen sind der Kern, um Daten so abzubilden, dass Kontext und damit Wissen entsteht – ein wichtiger Schritt in Richtung Künstliche Intelligenz. Der ganzheitliche Ansatz macht es möglich, relevante Daten schnell und sicher zu finden, zu interpretieren und zu nutzen. Die mit Bedeutung angereicherten Daten liefern die Grundlage für Menschen und Maschinen, bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Abfragen durchzuführen und gänzlich neue Einblicke zu gewinnen.“

    Der Anwendungsbereich von Knowledge Graphen ist extrem vielfältig – von der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung, dem Talentmanagement im Personalwesen über die Betrugsaufdeckung in Banken und Versicherungen bis zum Digitalen Zwilling in der Entwicklung und Fertigung. Generell lassen sie sich in zwei Typen unterscheiden: Der Actioning Knowledge Graph ermöglicht es, Prozesse auf der Grundlage von Data Assurance, Discovery und Insights zu optimieren und zu automatisieren. Der Decisioning Knowledge Graph zeigt Datentrends auf und unterstützt so Predictive Analytics, Machine Learning und Data Science-Initiativen.

    Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung e. V. (DZD) baute mit Neo4j einen Knowledge Graphen auf, um die riesige Menge an biomedizinischen Daten über die verschiedenen Standorte deutschlandweit zu verknüpfen, die Krankheit aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu untersuchen und wirksame Präventions- und Behandlungsmaßnahmen zu entwickeln. Die zentrale Wissensdatenbank bietet den Healthcare und Medical Professionals des DZDs einen schnellen und ganzheitlichen Zugang zu internen Daten aus der Grundlagenforschung und klinischen Studien im Kontext der weltweiten Forschung. Graph Algorithmen sowie Natural Language Processing (NLP) vereinfachen das investigative Arbeiten.

    Das Projekt ASTRIAGraph nutzt Neo4j als Knowledge Graph, um Objekte in den Umlaufbahnen der Erde zu beobachten, einschließlich Weltraumschrott. Ziel ist es, Lösungen für eine nachhaltige Raumfahrt zu finden (Orbit Recycling) und gleichzeitig die Sicherheit zukünftiger Missionen zu gewährleisten. Im Knowledge Graphen werden disparate Weltraumdaten kategorisiert und zu einer Karte verknüpft, in der sich Objekte von der Größe eines Mobiltelefons bis hin zu Satelliten lokalisieren und ihre Flugbahn vorhersagen lassen.

    Die Weltraumbehörde NASA nutzt einen Neo4j Knowledge Graph für den Aufbau einer Talent-Mapping-Datenbank. Beziehungen zwischen Mitarbeitern, ihren Skills und Qualifikationen sowie den Anforderungskatalog einer Position werden in einer Ansicht zusammengeführt. HR-Manager können so Kandidaten mit der entsprechenden Expertise für die nächste Mond- und Marsmission identifizieren und Schlüsselpositionen aus den eigenen Reihen besetzen.

    Alles rund um Knowledge Graphen lesen Sie im neuen, kostenlosen O’Reilly Media EBook “ Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses„. Sprechen Sie mit den Autoren im Neo4j Webinar zum Buch am 14. September 2021.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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  • Neo4j Aura im Einsatz auf AWS

    Neo4j Aura im Einsatz auf AWS

    Die Enterprise-Version der Cloud-Graphdatenbank ist ab sofort in allen Regionen
    des Amazon Web Services (AWS) verfügbar

    München, 24. August 2021 – Neo4j Aura, die vollständig verwaltete Cloud-Graphdatenbank des Branchenführers Neo4j ist ab sofort als Enterprise-Version auf Amazon Web Services (AWS) verfügbar. Kunden in allen AWS-Regionen können Aura damit nahtlos in cloud-native Anwendungen im AWS-Marketplace integrieren.

    Neo4j Aura basiert auf der nativen Graph Plattform, die weltweit bei über 800 Unternehmen in mehr als 4.000 Anwendungen zum Einsatz kommt. Schon heute führt die Cloud-Graphdatenbank über 5 Milliarden Abfragen im Monat aus – Tendenz steigend. Dabei profitieren Anwender von der unbegrenzten Skalierbarkeit und der hohen Performance, die selbst bei hochkomplexen Multi-Hop-Abfragen Antwortzeiten im Millisekundenbereich garantiert. Neo4j Aura eignet sich demnach ideal für unternehmenskritische Cloud-Anwendungen mit datenintensiven Workloads.

    Neo4j ist AWS Advanced Technology Partner. Die Aura Enterprise-Edition ergänzt Services auf AWS und lässt sich über Konnektoren nahtlos verbinden. Anwender, die Neo4j Aura Enterprise im AWS Marketplace beziehen, können die Nutzung der Graphdatenbank zudem einfach und zentral über bestehende AWS-Verträge und Preismodelle abrechnen.

    „Wir freuen uns, die Zusammenarbeit mit Neo4j fortzusetzen und den Einstieg in Graphtechnologie für Kunden noch unkomplizierter zu gestalten“, erklärt Matt Asay, Head of Open Source Strategy and Marketing bei AWS. „Mit der Verfügbarkeit von Neo4j Aura Enterprise im AWS-Marketplace haben Kunden die Möglichkeit, kosteneffiziente Anwendungen, die stark vernetzte Daten nutzen, zu entwickeln, bereitzustellen und in bestehende Workflows zu integrieren.“

    Bereits 75% der Fortune-100-Unternehmen setzen Neo4j Aura als Graphdatenbank für in unterschiedlichen Bereichen ein – von Knowledge Graphen (Wissensdatenbanken) über Echtzeit Empfehlungen, Risikomanagement und Betrugsaufdeckung bis hin zu Supply Chain Management.

    Das Textilhandelsunternehmen Levi Strauss & Co. setzt Neo4j Aura Enterprise ein, um agile und nachhaltige Prozesse beim Design, der Herstellung und dem Vertrieb seiner Produkte zu implementieren. Die cloudbasierte Graphdatenbank stellt das technologische Pendant zur datenorientierten, analytischen Strategie des Unternehmens dar. Mehr über den Einsatz von Neo4j Aura Enterprise in der Praxis berichten Experten von Siemens und Tourism Media im Neo4j Webinar am 9. September 2021.

    „Neo4j ist seit fast drei Jahren unser Partner für die digitale Transformation“, erklärt Debdulal Mahanty, Director Digital Technologies bei Levi Strauss & Co. „In dieser Zeit haben wir insgesamt sechs eindrucksvolle Anwendungen entwickelt und implementiert, die unsere Go-to-Market-Prozesse von Grund auf verbesserten. Bei Levi Strauss arbeiten wir kontinuierlich an Lösungen, um anspruchsvolle Herausforderungen anzugehen und unsere Agilität in allen Bereichen zu steigern. Mit Neo4j Aura Enterprise können wir die Zeit für die Entwicklung solcher Anwendungen verkürzen und profitieren gleichzeitig von allen Vorteilen der Graphdatenbank-as-a-Service, einschließlich geringen Administrationsaufwand.“

    Melden Sie sich zum exklusiven „Neo4j Aura on AWS: The Customer Choice for Graph Databases“ am 9. September mit Siemens, Tourism Media und vielen anderen an. Weitere Informationen zu Neo4j Aura Enterprise auf AWS finden Sie außerdem im neuen Neo4j Blog sowie auf der Neo4j Webseite.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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  • Neo4j Graphdatenbank sprengt Skalierungsgrenze mit mehr als einer Billion Datenbeziehungen

    Neo4j Graphdatenbank sprengt Skalierungsgrenze mit mehr als einer Billion Datenbeziehungen

    Highlights der Entwicklerkonferenz NODES 2021: Neo4j Fabric, Neo4j 4.3, Neo4j Aura Free und mehr

    München, 22. Juni 2021 – Auf der Entwicklerkonferenz NODES 2021 stellte Neo4j ein für alle Mal die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank unter Beweis. Im Rahmen der Keynote von CEO Emil Eifrem führte das Neo4-Team eine Echtzeit-Abfrage in einem Graphen mit über 200 Milliarden Knoten und mehr als 1 Billion Beziehungen (Kanten) durch. Die Abfrage lief auf über tausend Rechnern.

    Die enorme Skalierbarkeit wird deutlich, rückt man die Zahlen in einen greifbaren Kontext: So könnte ein Graph mit einer Billion Kanten die sozialen Beziehungen der gesamten Weltbevölkerung realitätsnah abbilden. Die Antwortzeiten betragen dabei nur wenige Millisekunden.

    Abfragen dieses Ausmaßes werden angesichts Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zunehmend realistischer. Den meisten Unternehmen fehlen jedoch die notwendige Plattform und Produktionsumgebung, um große Mengen vernetzter Daten effektiv speichern, managen und nutzen zu können. Graphdatenbanken gelten hier als die Technologie schlechthin, um die stetig wachsenden Daten-Anforderungen zu erfüllen.

    Die Technologie hinter der Skalierbarkeit der Neo4j-Graphdatenbank heißt Neo4j Fabric. Fabric ermöglicht es, Datensätze zu teilen und unbegrenzt horizontal zu skalieren. Im Gegensatz zu anderen Anbietern müssen Anwender dabei keine Einbußen hinsichtlich Lese- und Schreibperformance in Kauf nehmen.

    Weitere NODES 2021 Highlights
    In seiner Key Note stellte Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j, außerdem das Release Neo4j 4.3 vor und kündigte eine kostenlose Version der Cloud-Graphdatenbank an: Neo4j Aura Free. Die Graphdatenbank-as-a-Service soll zukünftig bis zu einer Anzahl von 50.000 Knoten and 175.000 Beziehungen kostenfrei zur Verfügung stehen. Zu den weiteren Highlights gehören neue Features im Visualisierungstool Neo4j Bloom und der Graph Data Science Library.

    „Künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning ist momentan das Top-Thema der Branche. Laut Gartner wird bei 50% aller Anfragen von Unternehmen zu KI auch automatisch die Frage nach dem Einsatz von Graphtechnologie gestellt. Das zeigt sehr deutlich, wohin die Reise in Sachen Graphen geht“, erklärt Eifrem. „Graphtechnologie ist heute längst kein Feature oder eine API mehr, sondern stellt eine eigene Kategorie an Datenbanken dar. Neo4j hat gemeinsam mit seiner Community diese Kategorie aufgebaut und nimmt darin die Führungsposition ein. Diesen Vorsprung wollen wir weiter ausbauen.“

    Ein deutliches Zeichen dafür war in diesem Zusammenhang die Nachricht vom Abschluss der Serie F-Finanzierungsrunde mit 325 Millionen US-Dollar. Die Runde stellt die bislang größte Investition in eine Datenbanktechnologie dar und hebt den Marktwert von Neo4j auf über 2 Mrd. US-Dollar. Mit der Investition plant das Unternehmen, vor allem den Bereich Graph Data Science weiterzuentwickeln, das Cloud-Portfolio auszubauen und die Marktpräsenz sowie das Graph-Ökosystem zu stärken.

    Insgesamt berichteten auf der NODES 2021 Entwickler und Data Architects in 50 Sessions über aktuelle Graph-Projekte und Lösungen. Dazu gehörten unter anderem Datenexperten von BASF, Fujitsu Research Labs oder Apiax. Für die virtuelle Konferenz meldeten sich mehr als 13.000 Graph-Enthusiasten aus aller Welt an.

    Alle Vorträge können als Video auf der Neo4j Webseite angesehen werden. Details zur Skalierungs-Demo sind öffentlich auf Github verfügbar und können im Blog „Behind the Scenes of Creating the World“ auf der Neo4j Webseite nachgelesen werden.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Neo4j kündigt Serie F-Finanzierungsrunde mit 325 Millionen US-Dollar an – die bislang größte Investition in eine Datenbank

    Neo4j kündigt Serie F-Finanzierungsrunde mit 325 Millionen US-Dollar an – die bislang größte Investition in eine Datenbank

    Eurazeo führt Serie-F-Runde an / Neo4j-Marktwert steigt auf über 2 Milliarden US-Dollar

    München, 17. Juni 2021 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, schließt Serie F-Finanzierungsrunde in Höhe von 325 Millionen US-Dollar angeführt von Eurazeo (RF:PA) und unter Beteiligung von GV (ehemals Google Ventures) ab. Die Runde stellt die bislang größte Investition in ein privates Datenbankunternehmen dar. Der Marktwert des Unternehmens Neo4j steigt damit auf über 2 Milliarden US-Dollar.

    An der jüngsten Finanzierungsrunde beteiligen sich außerdem die Altinvestoren One Peak (seit 2018), Creandum (seit 2014), Greenbridge Partners (seit 2016) sowie zusätzlich die neuen Investoren DTCP und Lightrock.

    Emil Eifrem, CEO und Mitgründer von Neo4j, begrüßt die Investitionspartner Eurazeo, GV, DTCP und Lightrock: „Datenbanken stellen den größten Einzelmarkt für Unternehmenssoftware dar. Dabei konzentriert sich das Wachstum auf neue Datenbanklösungen, die aktuelle Herausforderungen für das Datenmanagement adressieren. Dem Markt für Datenbanken stehen außergewöhnliche Zeiten bevor: Führende Unternehmen haben jetzt die Chance, sich für die kommenden Jahrzehnte als Marktführer zu etablieren. Neo4j ist ein solches Unternehmen. Und die jetzige Finanzierungsrunde zeigt, dass unsere neuen und bestehenden Investoren diese Überzeugung mit uns teilen.“

    Nach Gartner* wird Graphtechnologie bis 2025 in 80% der Daten- und Analytics-Lösungen zum Einsatz kommen (2021: 10%) und die Entscheidungsfindung im Unternehmen insgesamt deutlich beschleunigen.

    Mit mehr als 800 Enterprise-Kunden ist Neo4j die am weitesten verbreitete Graphdatenbank der Welt. Als Kunden werden u. a. Adobe, AstraZeneca, eBay, Levi Strauss & Co., UBS, Volvo Cars und Walmart aufgeführt. Mehr als 75% der Fortune-100-Unternehmen nutzen die Neo4j Graphdatenbank-Plattform in Anwendungen für vernetzte Daten und geschäftskritische Prozesse.

    Die Marktführerschaft von Neo4j nimmt auf mehreren Ebenen zu. Die heutige Finanzierung treibt die Produktinnovation weiter voran und erfüllt damit selbst die anspruchsvollsten Kundenanforderungen in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Cloud-Einsatz und Echtzeit-Performance.

    Mit der Investition plant das Unternehmen, vor allem die Entwicklung in drei Bereichen voranzutreiben:
    – Cloud-Portfolio – Bereitstellung eines Portfolios von Multi-Cloud-Services mit skalierbarer Flexibilität, Agilität und Performance für einzelne Entwickler bis hin zu großen internationalen Unternehmen.
    – Graph Data Science – Entwicklung einer neuen Generation von intelligenten Anwendungen und Machine-Learning-Modellen, um erstmals Vorhersagen auf Basis von Datenbeziehungen zu treffen.
    – Marktpräsenz – Ausweitung der globalen Präsenz von Neo4j sowie des firmeneigenen Ökosystems aus komplementären Technologien und qualifizierten Service Providern für eine ganzheitliche Lösung und schnelleren Kundenerfolg.

    Nathalie Kornhoff-Brüls ist Geschäftsführerin im Growth-Team von Eurazeo und wurde in den Vorstand von Neo4j gewählt: „Die Welt ist immer stärker vernetzt – von mehrstufigen globalen Lieferketten bis zur flächendeckenden Automatisierung von Prozessen. Unternehmen, die diese Vernetzung nicht digitalisieren, analysieren und visualisieren, werden den Anschluss verlieren. Wir haben in Neo4j investiert, weil wir wissen, wie wichtig die Implementierung von Daten und Datenanalytik für Unternehmen sein wird. Die Führungsposition des Unternehmens, die globale Entwickler-Community und der Kundenbestand – in Kombination mit einem ständig wachsenden globalen Ökosystem – positionieren Neo4j ideal dazu, weiterhin die Zukunft von Graphdatenbanken mitzubestimmen und anzuführen. Wir sind stolz von Emil Eifrem und seinem Team als Partner ausgewählt worden zu sein, und freuen uns, die globale Plattform von Eurazeo für die weitere Zukunft des Unternehmens zu nutzen.“

    Im Blog „A Quest to Make Better Sense of Data“ heißen Erik Nordlander und Tom Hulme von General Partners Neo4j im GV-Portfolio Willkommen: „Wir freuen uns, das Team im Portfolio begrüßen zu dürfen, das zusammen mit anderen führenden Datenbank-Anbietern die Zukunft von Unternehmen gestalten. Neo4j hat stets seine Vision verfolgt und ich bewundere Emil Eifrems Mut und seinen jahrelangen Einsatz für den Aufbau und die Verbreitung von Graphdatenbanken.“

    Als Begründer der Kategorie „Graph“ hat Neo4j innerhalb seines Technologie-Ökosystem eine globale Community von hochqualifizierten Entwicklern und Data Scientists aufgebaut. Gemeinsam entwickeln sie vielfältige Anwendungen, die einen Fokus auf große, vernetzte Datenmengen voraussetzen und mit relationalen oder anderen NoSQL-Datenbanken nicht möglich wären. Dazu zählt die Preisgestaltung von Flugtickets in Echtzeit oder auch die Aufdeckung komplexer krimineller Netzwerke und Geldwäsche.

    Im The Forrester Wave™: Graph Data Platforms, Q4 2020 wurde Neo4j aus zwölf Graphdatenbank-Plattformen zum Marktführer gewählt. Dabei erzielte Neo4j Höchstpunkte in der Kategorie für Portfolio und Strategie.

    Weitere Informationen zur Finanzierungsrunde und ihre Folgen für Neo4j-Kunden, die Entwickler-Community und die Datenbankbranche finden Sie im Blog von Emil Eifrem.

    * Gartner, Top Trends in Data and Analytics for 2021, Rita Sallam et al., 16. Feb. 2021.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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    Eurazeo ist eine führende internationale Investmentgesellschaft, die ein Vermögen von 23 Milliarden Euro in einem diversifizierten Investmentportfolio von mehr als 450 Unternehmen verwaltet. Mit seiner umfassenden Expertise in den Bereichen Private Equity, Immobilien und Private Debt begleitet Eurazeo Unternehmen aller Größenordnungen. Ein Team von fast 300 Professionals mit tiefgreifender Sektor-Expertise sowie Zugang zu globalen Märkten unterstützt die Entwicklung der Portfoliounternehmen und bietet ihnen eine verantwortungsbewusste und stabile Wachstumsplattform. Die solide Gesellschafterstruktur, bestehend aus institutionellen Investoren und Familiengesellschaftern, in Kombination mit einer robusten Bilanz ohne strukturelle Schulden und ein flexibler Investmenthorizont ermöglichen es Eurazeo, Portfoliounternehmen langfristig zu begleiten. Eurazeo verfügt über Büros in Paris, New York, Sao Paulo, Seoul, Schanghai, London, Luxemburg, Frankfurt, Berlin und Madrid.

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  • Graphtechnologie als Treiber smarter Cybersecurity

    Graphtechnologie als Treiber smarter Cybersecurity

    Deloitte & Co setzen im Kampf gegen Ransomware, Phishing und Zero-Day Exploits verstärkt auf Graph-Analytics, Predictive Analytics und AI

    München, 12. Mai 2021 – Mit der digitalen Transformation steigen zwangsläufig auch die digitalen Bedrohungen. Und obwohl 68 Prozent der Führungskräfte sich den Cybersecurity-Risiken durchaus bewusst sind, investieren viele noch immer nicht in die richtigen Tools. Laut dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) entfallen bei mehr als der Hälfte aller Unternehmen weniger als 10 Prozent der IT-Ausgaben auf die Cybersicherheit. Empfohlen sind jedoch 20 Prozent.

    Um der Welle an Ransomware, Phishing-Attacken und Datenhacks etwas entgegen setzen zu können, baut die Cybersecurity-Branche verstärkt auf neue Technologien – darunter Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz. Neo4j verzeichnet einen deutlichen Anstieg bei der Nutzung von Graphtechnologie in Kombination mit Cybersecurity- und Threat Intelligence-Lösungen. Zu den Kunden gehören Deloitte und Uplevel Security. Graphdatenbanken bieten hier den nötigen Datenkontext, um sowohl Angriffsstellen in der Unternehmens-IT als auch die Cyberbedrohungslandschaft im Open, Deep und Dark Web ganzheitlich im Blick zu behalten.

    Die hohe Dynamik der Cyberkriminalität lässt sich nicht mehr durch lineare Prozesse bewältigen. „Verteidiger denken in Listen. Angreifer denken in Graphen. Solange das so bleibt, werden die Angreifer weiter gewinnen“, stellt auch John Lambert, Engineer bei Microsoft Threat in einem Unternehmensblog fest. Cyberkriminelle sind oft Vorreiter beim Einsatz neuer Technologien und führen netzwerkbasierte Angriffe durch (z. B. DoS und DDos). Sie arbeiten auf mehreren Ebenen, um ihre Spuren zu verwischen und Ermittler wie Threat Detection-Tools auf falsche Fährten zu locken. Die Flut an Alerts und Threat-Intelligence Daten stellt die Sicherheitsteams in Unternehmen vor ein zusätzliches Problem, das angesichts begrenzter Ressourcen und immer schnellerer Angriffe ohne automatisierte Lösungen nicht mehr zu bewältigen ist.

    Graphtechnologie gilt als Voraussetzung für Machine Learning-Modelle. Graph-Algorithmen analysieren die vernetzten Daten und erkennen Cluster und Anomalien in nahezu Echtzeit. Threat Detection Systeme können so noch zielgenauer Alerts erstellen und gleichzeitig die False-Positive-Rate auf ein Minimum reduzieren. Security-Spezialisten gewinnen einen entscheidenden Vorsprung, um frühzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen und digitale Risiken proaktiv einzudämmen (Remediation & Mitigation). „Die Mehrheit der Sicherheitskontrollen geht noch immer detektivisch, d. h. reaktiv, vor. Sicherheitsteams sind damit gegenüber den Angreifern von vornherein im Nachteil“, erklärt Ashkan Rahimian, Cyber-Artificial Intelligence Senior Lead von Omnia AI bei Deloitte Canada. „Für unsere Cyber-KI-Lösung und das Attack Path Modeling (APM) nutzen wir daher Graph-Analytics und Neo4j. Damit können wir Cyberrisiken frühzeitig bewerten und Angriffspfade auf geschäftskritische Assets im Unternehmen realitätsnah visualisieren.“

    „In einer sich ständig wandelnden digitalen Threat-Landschaft ist es überlebenswichtig mit Cyberkriminellen und ihren ausgefeilten Methoden Schritt zu halten“, erklärte Jim Webber, Chief Scientist Neo4j in seinem Vortrag auf der Neo4j Connections 2021, die ganz im Zeichen der Cybersecurity stand. „Datenbeziehungen sind der Grundstein für die Entwicklung moderner, intelligenter Anwendungen. Erst im Graphen lassen sich neue, aufschlussreiche Erkenntnisse gewinnen. Ganz gleich ob es darum geht den Überblick über kritische IT-Assets und Sicherheitslücken zu behalten, sensible Daten zu schützen oder Cyber-Risiken zu erkennen, ehe sie zu Bedrohungen werden.“

    Erfahren Sie mehr zu Graphtechnologie und Cybersecurity im Neo4j-Vortrag auf der Big Data and AI Toronto 2020 Konferenz. Alle Vorträge der Neo4j Connections 2021 finden Sie auf der Neo4j-Website, darunter Präsentationen von Deloitte, Palo Alto Networks und Uplevel Security.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Die Graphdatenbank in der Cloud: Neo4j Aura Enterprise

    Die Graphdatenbank in der Cloud: Neo4j Aura Enterprise

    Die Graphdatenbank bietet nun auch in der Enterprise-Version die Basis für unternehmenskritische Cloud-Anwendungen auf globaler Ebene

    München, 27. Januar 2021 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von Neo4j AuraTM Enterprise an. Die Enterprise Version der vollständig verwalteten nativen Graphdatenbank ist ab sofort in der Cloud einsetzbar und unterstützt Unternehmen bei anspruchsvollen Graphanwendungen. Zu den Early Adoptern von Neo4j Aura Enterprise gehören Boston Scientific, Dun & Bradstreet, PwC und andere Unternehmen aus dem Finanzwesen, der Gesundheitswirtschaft sowie dem öffentlichen Dienst.

    Neo4j Aura Enterprise wurde speziell für moderne cloud-native Unternehmensprojekte entwickelt und entspricht damit den Anforderungen zum Abfragen und Speichern großer, hochgradig vernetzter Daten in Unternehmen. Der Übergang zum Cloud-Service verkürzt die Time-to-Value und ermöglicht eine deutlich schnellere Bereitstellung von Anwendungen als On-Premise. Gleichzeitig reduziert sich der IT-Administrationsaufwand für den Betrieb und die Wartung, so dass sich Unternehmen voll und ganz auf die Entwicklung anspruchsvoller und innovativer Graphanwendungen fokussieren können.

    Neo4j Aura Enterprise im Überblick:

    – Hohe Performance & Skalierbarkeit: In der Cloud-Graphdatenbank lassen sich große Datensätze mit Milliarden von Knoten und Beziehungen managen und in nahezu Echtzeit abfragen.
    – Sicherheit für Enterprise-Umgebung: End-to-End-Verschlüsselung, integrierte VPC-Isolierung sowie rollenbasierte und knotenbezogene Zugriffskontrolle garantierten hohe Sicherheit beim Speichern sehr großer Datenmengen.
    – Transparente Preisgestaltung: Dank der nutzungsbasierten Abrechnung sowie der Möglichkeit zur On-Demand-Skalierung können Anwender Kosten einsparen und ihren Anforderungen entsprechend anpassen.
    – Hohe Zuverlässigkeit für unternehmenskritische Anwendungen: Die ACID-konforme, selbstheilende Architektur der Graphdatenbank stellt eine hohe Service-Verfügbarkeit von 99,95 % sicher. Ausfallzeiten im Rahmen von Upgrades und Patches entfallen gänzlich.
    – 24/7 Support: Der Premium-Support von Neo4j beantwortet Anfragen der Dringlichkeitsstufe 1 (SEV-1) innerhalb von einer Stunde. Außerdem können Anwender jederzeit auf das Wissen und die Erfahrung der größten Community von Graph Anwendern zurückgreifen.

    Laut Forrester ist Neo4j die am häufigsten von Unternehmen eingesetzte Graphplattform. Gartner* erklärt im Report Understanding When Graph Technologies Are Best for Your Business Use Case, dass es mit der leichten Zugänglichkeit von Graph-Tools in Kombination mit Cloud Computing nun möglich ist, mit Graph-Algorithmen auch in größeren komplexen Datensätzen Beziehungen aufzudecken. Neo4j Aura Enterprise wird so bereits erfolgreich im Supply Chain Management, in der Betrugsaufdeckung, als Recommendation-Engine, als Knowledge Graph und im Rahmen der Compliance eingesetzt. Unternehmen wie Dun & Bradstreet, Boston Scientific, PwC, Apiax, Lucinity nutzen die Cloud-Graphdatenbank für die Analyse komplexer und vernetzter Daten.

    Dun & Bradstreet: Geldwäsche-Prävention
    Dun & Bradstreet ist ein weltweit führender B2B-Dienstleister für Wirtschaftsinformationen. Das Unternehmen liefert umfassende Geschäftsdaten und unterstützt seine Kunden, Compliance-Standards in Bezug auf Geldwäsche und Steuerhinterziehung zu erfüllen. Die Analysten nutzen Neo4j Aura Enterprise, um die vernetzten Daten in Echtzeit auszuwerten, tiefe Einblicke in unternehmensübergreifende Abhängigkeiten zu gewinnen und so beispielsweise den wirtschaftlichen Eigentümer zu identifizieren. Die Graphdatenbank ist Teil der Cloud-Strategie von Dun & Bradstreet und bildet die Datengrundlage, auf der Kunden Maßnahmen für zeitkritische Compliance-Entscheidungen ausrichten.

    Boston Scientific: Supply Chain Management
    Der US-Medizintechnikhersteller Boston Scientific nutzt Neo4j Aura Enterprise, um die komplexen Produkt- und Fertigungsdaten über sämtliche Lieferketten und Prozesse zu managen. Das flexible Graphmodell in Verbindung mit Datenanalytik ermöglicht es, Fertigungschargen zurückzuverfolgen und Fehlerursachen zu identifizieren. Die Bereitstellung von Neo4j über die Cloud erlaubt es dem Hersteller, die Anwendung zu optimieren und die Qualitätskontrolle weiter zu verbessern, ohne sich um Betrieb und Wartung der Graphdatenbank kümmern zu müssen.

    PwC Canada: Betrugsaufdeckung
    PwC Canada bietet branchenspezifische Dienstleistungen in den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung und Unternehmensberatung an. Bei der Betrugsaufdeckung und im Kampf gegen Geldwäsche setzt der Anbieter auf Neo4j Aura Enterprise, und kommt damit den Anforderungen seiner Kunden nach schnellen und flexiblen, aber auch sicheren Cloud-Anwendungen nach. Mit Neo4j Aura Enterprise entfallen für PwC vor allem administrative Aufgaben rund um die Graphdatenbank, sodass sich das Team auf die schnelle Entwicklung neuer, datenintensiver Lösungen konzentrieren kann.

    *Gartner, „Understanding When Graph Technologies Are Best for Your Business Use Case“, Jim Hare, et al., 2. Dezember 2020.

    Weitere Informationen zu Neo4j Aura Enterprise finden Sie im Blog.

    Mehr über Neo4j in der Cloud erfahren Sie auf der Online-Konferenz Connections, 24. Februar 2021.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Neo4j kündigt Connector für Apache Spark an

    Neo4j kündigt Connector für Apache Spark an

    Integration ermöglicht Spark-Anwendern einfachen und schnellen Zugang zu neuen Funktionalitäten rund um Graph Analytics und Graph Data Science

    München, 12. November 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die Verfügbarkeit des Neo4j Connector for Apache Spark an. Das Integrationstool ermöglicht die einfache Übertragung von Daten zwischen der Neo4j Graphdatenbank und Apache Spark.

    Apache Spark gilt als Standard-Framework zur Datenverarbeitung in Unternehmen und wird insbesondere für komplexe Daten bei Machine-Learning-Modellen und prädiktiven Datenanalysen genutzt. Der Neo4j Connector for Apache Spark bietet eine bidirektionale Schnittstelle für die Datensätze aus Neo4j sowie anderen relationalen und NoSQL-Repositories. Daten lassen sich je nach Bedarf und Anwendungsfall in einem Graphen oder einer Tabelle bearbeiten und abfragen. Der Connector steht ab sofort allen Neo4j Kunden kostenlos zur Verfügung.

    Neo4j Connector for Apache Spark wurde auf Wunsch der Spark und Neo4j Communities entwickelt, um Graphen auf Machine-Learning-Pipelines anzuwenden, Datensilos zu konsolidieren und einen höheren Nutzen aus vorhandenen Datensätzen zu ziehen.

    – Neo4j-Anwender können mit dem Apache Spark Connector ihre Graphen mit jedem beliebigen System oder anderer Datenquelle verknüpfen. Darüber hinaus lassen sich tabellarische Daten in Graphen umwandeln und setzen so Informationen in einen erweiterten Datenkontext. Durch die bidirektionale Integration bereinigt und transformiert Spark Daten, die von Neo4j-Graphanwendungen genutzt werden, und speist sie in jeglichen Spark Workflow ein.

    – Spark-Anwender können mit dem Connector das Potential der Graphtechnologie für sich nutzen. So helfen die mit Kontext angereicherten Daten aus Graphen, die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern und tiefgehende Analysen durchzuführen. Die einfache Migration von Daten aus Neo4j trägt dazu bei, komplexe Prozesse wie Machine-Learning zu optimieren, ohne bestehende Pipelines überarbeiten zu müssen.

    „Die überwiegende Mehrheit unserer Unternehmenskunden arbeitet mit Apache Spark“, erklärt Amy E. Hodler, Director of Graph Analytics und AI Programs bei Neo4j. „Mit dem Neo4j Connector for Apache Spark können Anwender, Data Scientists und Entwickler nun ihre Datenpipelines konsolidieren und ihre Graphen um das Spark-Ökosystem erweitern. Das Zusammenführen von Graphdaten auf der einen und Spark-Daten auf der anderen Seite birgt neues Potential, um Fragen zu beantworten, Erkenntnisse zu gewinnen und innovative Anwendungen zu entwickeln.“

    Laut Gartner* hat sich Spark „zu einer praxisorientierten Plattform entwickelt, die den Anforderungen von Unternehmen zur Anwendungsentwicklung gerecht wird. Das Framework ist einfach in der Anwendung und bildet die Basis für die Umsetzung neuer Lösungen. Sowohl die Architektur von Spark als auch die Fähigkeit, operative sowie analytische Workloads zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren, erlaubt es Unternehmen, die Zeit zwischen der Datenerfassung und neuem Erkenntnisgewinn zu verkürzen.“

    Der Neo4j Apache Spark Connector steht kostenfrei zum Download zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie im Blog. Mehr über die Integration der Neo4j Graphdatenbank in Apache Spark & Co erfahren Sie auf der Neo4j Connections am 17. November.

    *Gartner, „Introduction to and Evaluation of Apache Spark for Modern Data Architectures“, Sanjeev Mohan & Sumit Pal, 14. Januar 2020.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Unternehmen setzen verstärkt auf Graphdatenbanken in der Cloud

    Unternehmen setzen verstärkt auf Graphdatenbanken in der Cloud

    Mehrheit der Neo4j-Kunden betreiben Graphanwendungen in der Cloud, darunter Adobe, Minka und Isagenix

    München, 28. Oktober 2020 – Die Cloud boomt – auch und gerade in Verbindung mit Graphdatenbanken. Das bestätigt eine aktuelle Meldung von Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie. Demnach haben sich in den letzten zwölf Monaten 90% der Kunden dazu entschlossen, ihre graphbasierten Anwendungen in der Cloud zu betreiben. Für viele von ihnen ist es das erste Mal überhaupt, dass sie Graphtechnologie einsetzen.

    Graphtechnologie in der Cloud zu verwenden, eröffnet Entwicklern und IT-Teams neue Wege datenintensive Aufgaben zu lösen. Neben mehr Flexibilität, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit liefert die Cloud die nötige Kontrolle, um komplexe Architekturen von Graphanwendungen zu unterstützen.

    Der Einsatz von Graphen auf Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform ist laut Neo4j deutlich gestiegen. Das liegt zum einen an dem Wunsch, den betrieblichen Overhead zu reduzieren, zum anderen soll so das Phänomen von Data Gravity besser bewältigt werden. Nach Gartner* steht die zunehmende Nutzung von Graphtechnologie in der Cloud im direkten Zusammenhang mit dem wachsenden Interesse an Data Analytics und Cloud Computing im Unternehmensumfeld. So sollen bis 2022 Public Cloud-Dienste für 90% der Innovationen in den Bereichen Daten und Analytik entscheidend sein: „Die Flexibilität, die Unternehmen dank Cloud gewinnen, ist heute wichtiger denn je. Unternehmen müssen auf Basis von Daten Veränderungen und Innovationen vorantreiben, um auf Krisen und wirtschaftlichen Abschwung reagieren zu können.“

    Neo4j bietet seinen Kunden verschiedene Cloud-Optionen an: von der selbst gehosteten Graphdatenbank in der Public Cloud über Cloud Managed Services (CMS) bis zu Neo4j Aura, einer vollständig verwalteten Graphdatenbank-as-a-Service. Damit ist die Graphdatenbank von Neo4j einschließlich Support für jedes Cloud-Szenario verfügbar und kommt dabei in zahlreichen Anwendungsfällen zum Einsatz, z. B. für den Aufbau von Knowledge Graphen und Recommendation-Engines oder für die Betrugsaufdeckung.

    Neo4j Aura:
    Neo4j Aura ist die erste vollständig verwaltete native Graphdatenbank-as-a-Service und ermöglicht Entwicklern die schnelle Bereitstellung von graphbasierten Anwendungen in der Cloud. Seit der Einführung 2019 wird Aura von mehr als 450 Unternehmen eingesetzt und unterstützt mehr als 1.700 Anwendungen. Monatlich werden mehr als 2,5 Milliarden Abfragen mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von 61 Millisekunden ausgeführt. Der südamerikanische Finanzdienstleister Minka nutzt Neo4j Aura, um die Transaktionsdaten des modernen, elektronischen Bezahlsystems „Transfiya“ zu speichern und so den Zahlungsverkehr zwischen Finanzinstituten und Kunden des kolumbianischen Clearing Houses zu ermöglichen.

    Selbst gehostet in der Public Cloud:
    Neo4j wird in zahlreichen Public Cloud-Umgebungen eingesetzt, wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud Platform (GCP). Diese Option bietet ein hohes Maß an Flexibilität für Organisationen mit komplexen kundenspezifischen Anforderungen. Adobe Behance nutzt Neo4j auf AWS, um Legacy-Systeme zu ersetzen und damit die Hosting-Kosten zu senken. So entfallen einerseits manuelle Wartungsarbeiten, andererseits lassen sich Updates, die zuvor 12-20 Minuten andauerten, in 100 Millisekunden ausführen. Zusätzlich wurde die durchschnittliche Dauer von der Anmeldung bis zur ersten Aktivität von 1,4 Sekunden auf 400 Millisekunden reduziert.

    Neo4j Cloud Managed Services:
    Dieser Service ist speziell auf Unternehmen ausgerichtet, die Neo4j in ihrer eigenen Cloud-Infrastruktur betreiben wollen, dabei jedoch auf den Support und die Verwaltung durch externe Neo4j-Experten setzen. Isagenix ist ein Multi-Level-Marketing-Unternehmen, das Nahrungsergänzungsmittel und Körperpflegeprodukte verkauft. Mit Hilfe von Neo4j Cloud Managed Services auf AWS kann das Unternehmen seinen Distributoren relevante Informationen und Echtzeit-Analysen zur Verfügung stellen, und so die Geschäftsentwicklung und den Kundenservice optimieren.

    „Neo4j ist speziell darauf ausgelegt einen reibungslosen Einsatz von Graphanwendungen und einen nahtlosen Betrieb in der Cloud zu ermöglichen – ganz gleich für welche Anwendungsfälle oder Branchen“, so Ramanan Balakrishnan, Senior Director of Product Marketing bei Neo4j. „Die Cloud-Migration stellt jedes Unternehmen vor besondere Herausforderungen. Deshalb unterstützen wir unsere Kunden bei der reibungslosen Einführung von Neo4j, egal an welcher Stelle auf dem Weg in die Cloud sie sich gerade befinden.“

    *Gartner, „Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020“, Rita Sallam, et al, 11. Mai 2020.

    Weitere Informationen zu den verschiedenen Optionen für den Einsatz von Neo4j finden Sie im Neo4j Cloud Deployment Resource Center. Neo4j ist verfügbar auf AWS, GCP and Azure Marketplace.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Neo4j stellt Graph Machine Learning für Unternehmen vor

    Neo4j stellt Graph Machine Learning für Unternehmen vor

    Neo4j for Graph Data Science 1.4 ermöglicht den Einsatz von graph-nativen Machine Learning-Verfahren

    München, 20. Oktober 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt Neo4j for Graph Data Science 1.4 an. Die aktuelle Version des Frameworks ermöglicht Graph Embeddings und lässt Unternehmen graphbasierte Machine Learning-Verfahren in Kombination mit Deep Learning und Graph Convolutional Neural Networks (CNN oder ConvNet) einsetzen.

    Graph Embedding ist ein Ansatz innerhalb der Graphtechnologie, um komplexe Graphstrukturen zu abstrahieren und sie in ihrer Dimensionalität zu reduzieren. Dabei wird das umgebende Netzwerk für jedes einzelne Datenelement innerhalb eines Graphen berechnet, um Vorhersagen auf Basis von Machine Learning-Verfahren zu optimieren. Graph Embedding Algorithmen erfassen die Struktur eines Graphen, sodass der Anwender nicht mehr auf vorgegebene Formeln/Templates angewiesen ist, um spezifische Merkmale wie den Centrality-Wert zu berechnen.

    Mit Ausnahme von Google und Facebook nutzen bislang nur wenige Unternehmen Graph Embeddings. Neo4j for Graph Data Science 1.4 stellt diese innovative Technologie allen Unternehmen zur Verfügung, um prädiktive Analysen und Vorhersagen durchzuführen – von der Betrugsaufdeckung über die 360-Grad-Sicht von Kunden oder Patienten bis hin zum Schließen von Lücken in Knowledge Graphen. Damit bietet Neo4j for Graph Data Science 1.4 die erste und einzige graph-native Machine-Learning-Lösung, die für Unternehmen kommerziell verfügbar ist.

    Neo4j for Graph Data Science 1.4 enthält drei neue Graph Embedding-Optionen, die durch Auslesen der Graphtopologie für akkuratere Darstellungen sorgen:

    – node2Vec ist ein bekannter Graph Embedding-Algorithmus, der neuronale Netze verwendet.
    – FastRP ist bis zu 75.000 Mal schneller als node2Vec, bei gleicher Präzision und hoher Skalierbarkeit bei großen Graphen.
    – GraphSAGE ist ein Graph Embedding-Algorithmus und Verfahren für das induktive Lernen der Repräsentation des Aufbaus von Graphen unter der Verwendung von Graph Convolutional Neural Networks. Der Algorithmus passt sich dabei fortwährend den Änderungen des Graphen an.

    Neben Graph Embeddings umfasst die neue Version von Neo4j for Graph Data Science auch allgemeine Machine Learning-Algorithmen, wie den k-nearest neighbors algorithm (k-NN). Dieser Algorithmus wird üblicherweise für Musterklassifikationen genutzt, um die durch Graph Embeddings gewonnenen Erkenntnisse einfacher zu erfassen. Damit können auch Graphstrukturen aus der Ähnlichkeit von disparaten Datenpunkten ermittelt werden.

    Weitere Vorteile:
    – Aufdecken verborgener Erkenntnisse innerhalb der Daten: Graph Embedding Algorithmen erkennen, was in den Daten strukturell bedeutsam ist, indem sie eine Obermenge an Informationen ermitteln, die alle herkömmlichen Graph-Algorithmen liefern würden. Graph Embeddings untersuchen dabei die Topologie und Eigenschaften (Properties) des Graphen exemplarisch und reduzieren ihn anschließend auf seine signifikanten Merkmale für weitere Machine Learning-Verfahren.
    – Mehr als nur Algorithmen: Graph-Algorithmen in Verbindung mit Graph Embeddings können die Struktur eines Graphen anhand seiner Topologie und Eigenschaften abstrahieren. Dadurch lassen sich Ergebnisse auf Grundlage der Verbindungen zwischen Datenpunkten – und nicht nur auf der Basis von Rohdaten – vorhersagen.
    – Schnelleres Feature-Engineering: FastRP und Generalized Learning erübrigen das Testen von unterschiedlichen zielgerichteten Algorithmen bei mehrdeutigen prädiktiven Merkmalen.
    – Kontinuierliches Einbinden neuer Daten und Prognosen: Erlernte Funktionen von GraphSage werden in einem neuen Modellkatalog für Machine Learning-Modelle abgespeichert und können jederzeit auf neue Daten angewendet werden – ohne das Modell neu einlernen zu müssen.
    – Mehrwert der Graphdatenbank ausschöpfen: Laufende Bewertungen und Klassifizierungen sowie das prädiktive Aufspüren fehlender Informationen führen zu kontinuierlich optimierten Erkenntnissen.

    „Wir sind sehr stolz darauf, mit Neo4j for Graph Data Science eine Enterprise-Lösung präsentieren zu können, die modernste Graph Analytics mit hoher Benutzerfreundlichkeit verbindet und sich daher für den breiten Einsatz in Unternehmen eignet. Damit ist nun jeder in der Lage, Graph Machine-Learning-Verfahren in vollem Umfang für seine Anwendungen zu nutzen. Was Predictive Analytics angeht, ist das ein echter Meilenstein“, erklärt Alicia Frame, Lead Product Manager und Data Scientist bei Neo4j.

    Weitere Informationen zu Neo4j for Graph Data Science finden Sie auf der Neo4j Website. Die aktuelle Version steht für Sie zum Download bereit.

    Ausführlichere Details zu der Version 1.4 von Neo4j for Graph Data Science erfahren Sie auf der globalen Neo4j Developer Expo & Summit NODES. Vorträge und Demos von der Online-Veranstaltung Neo4j Connections for Graph Data Science finden Sie hier.

    GOV.UK implementierte ihr erstes Machine Learning-Modell auf Basis von Graph Data Science und einem Neo4j Knowledge Graph.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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  • Wachsende Nachfrage für Enterprise Knowledge Graphen

    Wachsende Nachfrage für Enterprise Knowledge Graphen

    Eine Umfrage zeigt, dass 89% der IT-Führungskräfte auf Wissensmanagement setzen / Neo4j stellt das Knowledge Graph Quick Start Programm vor

    München, 23. September 2020 – Der Markt für Knowledge Graphen wächst in rasantem Tempo. Das verdeutlicht die aktuelle Umfrage “ Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs„* von Pulse und Neo4j. Die Umfrage wirft einen Blick auf den Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen, die zentralen Herausforderungen bei der Einführung und die Auswirkungen auf den Geschäftserfolg.

    Knowledge Graphen stellen semantische Wissensdatenbanken dar, in denen Informationen miteinander verknüpft und innerhalb ihres Kontexts abgefragt werden können. Der Einblick in die Datenverbindungen liefert hohe Transparenz und eine fundierte Basis für die Entscheidungsfindung. Zu den Anwendungsfällen von Knowledge Graphen gehören allgemeine Analysen und Prognosen, die Planungen von Was-wäre-wenn-Szenarien sowie die Kontextualisierung von KI- und Machine-Learning-Verfahren.

    Die Corona-Pandemie und die daraus resultierende Unterbrechung von Lieferketten und Geschäftsprozessen sowie die Verlagerung der Arbeitswelt ins Home Office haben die Grenzen und Schwachstellen von herkömmlichen Systemen und IT-Lösungen in Unternehmen klar verdeutlicht. So überrascht es nicht, dass mehr und mehr Führungskräfte den Wert von Knowledge Graphen für sich entdecken und über die Implementierung bzw. Erweiterung entsprechender Systeme nachdenken. Die Mehrheit der befragten IT-Entscheidungsträger (89%) verfügt über einen konkreten Plan, die Nutzung von Knowledge Graphen in den nächsten 12 Monaten auszuweiten.

    Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

    – Die Mehrheit der Befragten (88%) sind der Überzeugung, dass sich der Einsatz von Knowledge Graphen positiv auf den Gesamterfolg des Unternehmens auswirkt. Dazu zählen Produktivität (96%) und die Genauigkeit und Prozessoptimierung von Machine-Learning-Verfahren (92%).
    – Fast alle Befragten (97%) geben an, dass das Potential von Knowledge Graphen in ihrem Unternehmen noch nicht ausgeschöpft ist. Insbesondere bei der Optimierung von Prognosen (Forecasting) und Analysen wird daher eine intensivere Nutzung erwartet.
    – Zu den drei wichtigsten Gründen für die Implementierung von Knowledge Graphen gehören die Verbesserung von Systemen für Machine-Learning-Verfahren und künstliche Intelligenz (60%), die Erschließung neuer Einnahmequellen (50%) und die Verknüpfung von Datensilos (50%), um Informationen zugänglich zu machen (Abb. 1).
    – Die größten Barrieren für den Einsatz von Knowledge Graphen sehen die Befragten in starren Datenmodellen (53%), bereichsübergreifenden Buy-Ins (52%), Datenklassifizierung und -architektur (51%) sowie dem allgemeinen Fachkräftemangel (51%) (Abb. 2).

    Neo4j Knowledge Graph Quick Start
    Um Unternehmen und Kunden beim Einsatz von Knowledge Graphen zu unterstützen, hat Neo4j das Knowledge Graph Quick Start Programm ins Leben gerufen. Damit sind Unternehmen in der Lage innerhalb von nur acht Wochen einen Knowledge Graphen zu nutzen. Die Neo4j-Experten greifen dabei auf vorgefertigte, anpassbare Solution Frameworks mit erprobtem Code, Modellen und Komponenten zurück und können so schnell domain-spezifische Knowledge Graphen erstellen – unter anderem im Bereich Finanzen, Supply Chain und Compliance sowie für die Verarbeitung von Kunden-, Mitarbeiter- und Patientendaten. Der Neo4j Professional Service umfasst:

    – Installation und Konfiguration von Neo4j
    – Bereitstellung von Solution Frameworks und Anpassung von Datenmodellen
    – Umwandlung der Daten in ein semantisches Format
    – Datenbereinigung, Anwendung von Constraints und Entitätsauflösung
    – Einsatz von Graph-Analytik und Machine Learning zur Vervollständigung des Knowledge Graphen
    – Performancetests für optimale Ergebnisse

    Neo4j wird unter anderem vom International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ) für die Analyse der FinCEN Files Datenleaks genutzt. Bereits 2016 konnte die internationale Vereinigung von Journalisten mit Hilfe von Neo4j den Finanzskandal rund um die Panama Papers aufdecken. Die Enthüllungen führten in 22 Ländern zu Strafgeldern und Steuer-Nachzahlungen von rund 1,2 Milliarden US-Dollar. Bis heute laufen in mehr als 82 Ländern Verfahren auf Verdacht von Steuerhinterziehung. Für die Berichterstattung über die Panama Papers gewann das ICIJ 2017 den Pulitzer Preis.

    Den Report „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ finden Sie auf der Neo4j Webseite. Mehr über den Einsatz von Knowledge Graphen (z. B. NASA, ICIJ, Deutschem Zentrum für Diabetesforschung DZD, ATPCO, BMO Financial Group) erfahren Sie in den Neo4j Use Cases sowie auf der digitalen Veranstaltung Neo4j Connections.

    *Über den Report
    Die Umfrage „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ von Pulse und Neo4j wurde vom 17. Juli bis zum 7. August 2020 durchgeführt. Befragt wurden 100 leitende Führungskräfte weltweit aus dem Technologiesektor. 85% der Befragten sind in Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern tätig.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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    Bildquelle: Neo4j/Pulse

  • Neo4j bietet erste und einzig integrierte Graphdatenbank auf Google Cloud Platform

    Neo4j bietet erste und einzig integrierte Graphdatenbank auf Google Cloud Platform

    Neo4j Aura for GCP ermöglicht die schnelle Entwicklung graphgestützter Anwendungen in der Cloud

    München, 19. August 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die Verfügbarkeit von Neo4j Aura for Google Cloud Platform als vollständig integrierten Graphdatenbank-Service im Google Cloud Marketplace an.

    Neo4j Aura™ ist eine cloud-native Graphdatenbank, die speziell für Datenbeziehungen konzipiert wurde und sich auf einfache Weise für datenintensive Anwendungen einsetzen und skalieren lässt. Seit der Einführung vertrauen Kunden bereits für tausende graphbasierter Anwendungen auf Neo4j Aura, wobei Milliarden komplexer Abfragen jeden Monat ausgeführt werden.

    Neo4j Aura Professional ist als nahtlos integrierter Graphdatenbank-Service im Google Cloud Marketplace verfügbar. Durch den automatisierten und vollständig verwalteten Service eignet sich Neo4j Aura für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) als flexible und effektive Lösung bei der Abfrage vernetzter Daten. Zu den Funktionen gehören:

    – Autopilot Graphdatenbank Management: Neo4j Aura kann direkt aus der Google Cloud Console gestartet werden und ermöglicht damit einen direkten und schnellen Einstieg sowie eine nahtlose und native Benutzererfahrung. Automatisierte Updates garantieren, dass zu jeder Zeit die aktuellste Version verwendet wird. Zudem lässt sich die Graphdatenbank ohne Ausfallzeiten oder Wartungsfenster flexibel skalieren.

    – Integrierte Abrechnung: Anwender erhalten eine einzige Rechnung für alle Google-Dienste einschließlich der Nutzung von Neo4j Aura. Damit können Unternehmen das Ausgabenmanagement vereinheitlichen. Über Rabatte für die zugesicherte Nutzung von Neo4j Aura in GCP (Committed Use Discounts, CUDs) sind zusätzliche Kosteneinsparungen möglich.

    – Schnelle Innovation mit Graphen: Die native Graph-Architektur, ein flexibles Datenmodell und Cypher, die de facto Standard-Abfragesprache für Graphen machen es einfach, hochkomplexe Suchanfragen durchzuführen.

    – Hohe Sicherheit und Zuverlässigkeit: Neo4j Aura wurde von Grund auf als Graphdatenbank für die Cloud entwickelt und verfügt über eine selbstheilende Infrastruktur und automatisierte Backups. Die Daten sind durch eine End-to-End-Verschlüsselung geschützt und dank ACID-konformen Transaktionen dauerhaft geschützt.

    – Codefreie Visualisierung: Das Visualisierungstool Neo4j Bloom ist in Neo4j Aura integriert und erleichtert sowohl für Graph-Anfänger als auch Fachanwender die Analyse von Mustern und den Einsatz von Algorithmen.

    – Transparente Preisgestaltung: Die Nutzung von Neo4j Aura wird pauschal über einen Stundensatz verrechnet und beginnt bei 0,09 US-Dollar pro Stunde. Anwender bezahlen nur das, was sie brauchen. Damit bleiben die Kosten der Graphplattform transparent.

    „Zu den neuen Graphanwendungen in der Cloud zählen Contact Tracing-Apps für COVID-19, Lösungen für die 360-Grad-Customer Journey, Knowledge Graphen, aber auch P2P-Payment-Funktionen sowie Engines für Echtzeit-Empfehlungen“ erklärt Fawad Zakariya, SVP Business Development & Corporate Development bei Neo4j. „Es freut uns, dass Neo4j Aura nun vollständig in Google Cloud integriert ist und wir Neo4j Aura auf dem Google Cloud Marketplace anbieten können.“

    Nach Gartner („Top 10 Trend in Data and Analytics, 2020“) ist Graphtechnologie ein unverzichtbarer Baustein einer modernen Daten- und Analyseinfrastruktur: „Das Aufdecken von Beziehungen durch die Verknüpfung verschiedener Daten mit Hilfe von Graphtechnologie bildet die Grundlage für vernetzte Daten und Analysen. Das gilt sowohl für Knowledge Graphen, Data Fabrics, Natural Language Processing (NLP), erklärbare künstliche Intelligenz als auch für unterschiedliche Analysen („X-Analytics“) sowie die Bereitstellung von kontextreichen Daten für ML und KI.“

    Neo4j Aura Professional for Google Cloud Platform ist ab sofort im Google Cloud Marketplace verfügbar. Weitere Informationen zu Neo4j Aura for Google Cloud finden Sie auf der Neo4j Website sowie im Blog.

    Über Neo4j:
    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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